• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.19 no.1
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• pp.35-40
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• 2015

The paper proposes a meta-learning approach for building multi-classifier systems in a GA-based inductive learning environment. In our meta-learning approach, a classifier consists of a general classifier and a meta-classifier. We obtain a meta-classifier from classification results of its general classifier by applying a learning algorithm to them. The role of the meta-classifier is to evaluate the classification result of its general classifier and decide whether to participate into a final decision-making process or not. The classification system draws a decision by combining classification results that are evaluated as correct ones by meta-classifiers. We present empirical results that evaluate the effect of our meta-learning approach on the performance of multi-classifier systems.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.389-390
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• 2011

본 논문의 목적은 효과적인 식품정보 분류 체계 구축 및 관리를 위하여 식품정보의 메타데이터를 구축하고자 하는 것이다. 메타데이터는 데이터에 대한 데이터를 의미하며, 데이터의 분류체계, 구조, 내용요약을 함축적 의미로 표현하는 데이터이다. 이러한 메타데이터를 이용하여 식품정보를 체계적으로 분류하여 식품정보 조회, 분석, 활용을 위한 체계를 구축하였고, 식품정보에 대한 접근성을 향상시켰다. 따라서 본 논문을 통하여 식품정책, 식품산업, 식품기술 개발에 효과적인 정보를 제공하여 식품정보의 활용성 증대 및 효과적인 분류를 가능케 하였다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2021.10a
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• pp.253-258
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• 2021

With the 4th Industrial Revolution and the development of technology, markets of the VR&AR have increased. Also due to COVID-19 pandemic, demands for a digital environment were required because of physical space constraints. Firms are trying to solve this problem by using Metaverse platforms. However, with markets such as Metaverse, VR, AR, and Digital Twins are expanding, prior research on Metaverse definition or classification system is insufficient. Based on understanding VR&AR, Digital Twin, this study established a Industry-Service classification for Metaverse by defining Case studies on Metaverse and through prior research. And by Industry-Service classification for Metaverse this paper propose Metaverse Industry-Service Matrix to analyze the trend and possibility of Metaverse Platform

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2012.07a
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• pp.301-302
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• 2012

본 논문에서는 웹 서버에 사진을 등록(upload)하면 서버에서 자동으로 사진의 메타데이터(EXIF)의 GPS정보를 추출하여 미리 정이된 정보와 비교하여 사진이 촬영된 장소를 표시하고, 좌표 값을 활용하여 구글 지도(google map)과 연계되는 방법을 제안한다. 사진등록으로 사용되는 서버 웹페이지로는 php를 사용하여 그림을 등록하고, exif_read_data함수를 사용하여 메타데이터에 접근하고 메타데이터 안의 GPS의 값을 추출하여 정의된 분류표에 의해 사진을 분류하고, 구글지도와 연계하여 촬영된 위치를 지도상에서도 확인할 수 있도록 하였다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2008.06a
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• pp.227-231
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• 2008

최근 국내에서 USN(Ubiquitous Sensor Network) 연구가 활성화 되면서 GIS 분야에서도 USN을 연동한 실시간 GIS 시스템이 구축되고 있다. GIS 분야 중 지하시설물은 그 중요성에 비해 관리 감독의 어려움에 의해 정량적 분석이 어려운 실정이다. 본 연구에서는 지하시설물을 획기적으로 정밀하게 관리 감독할 수 있는 UFSN(Underground Facility Sensor Network) 기반 지하시설물 관리시스템을 구축하기에 앞서 요구되는 지하시설물 관리데이터를 분석하였다. 또한 이 관리데이터를 구조화하는데 필요한 메타데이터를 USN 메타데이터 표준과 국토해양부 3차원 공간정보 메타데이터 표준을 조합하여 지하시설물 관리시스템에 필요한 메타데이터로 분류하였고, 분류된 메타데이터를 작성할 수 있는 지하시설물 메타데이터 편집도구를 개발하였다. 본 연구에서 제시한 UFSN 기반 지하시설물 메타데이터는 개발된 편집도구에 의해 작성되어 실제 관리시스템에 적용될 예정이며, 향후 USN 기반 GIS 시스템 개발에 크게 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• Broadcasting and Media Magazine
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• v.27 no.3
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• pp.25-35
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• 2022

본 원고에서는 메타버스에 대한 사회적 관심이 증대된 이유를 살펴보고, 이를 통해 메타버스 서비스 유형과 산업 분류의 지형을 알아본다. 그리고 메타버스 서비스가 부각하는 분야로서 교육, 문화예술, 관광, 마케팅, 엔터테인먼트, 생산 등의 분야별 특징을 통해 향후 메타버스를 활용하는 산업이 고려해 볼 만한 메타버스의 특성을 도출한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.05a
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• pp.212-215
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• 2021

본 논문에서는 딥러닝의 CNN(Convolution Neural Network) 학습을 통하여 악성코드를 실행시키지 않고서 악성코드 변종을 패밀리 그룹으로 분류하는 방법을 연구한다. 먼저 데이터 전처리를 통해 3가지의 서로 다른 방법으로 악성코드 이미지와 메타데이터를 생성하고 이를 CNN으로 학습시킨다. 첫째, 악성코드의 byte 파일을 8비트 gray-scale 이미지로 시각화하는 방법이다. 둘째, 악성코드 asm 파일의 opcode sequence 정보를 추출하고 이를 이미지로 변환하는 방법이다. 셋째, 악성코드 이미지와 메타데이터를 결합하여 분류에 적용하는 방법이다. 이미지 특징 추출을 위해서는 본고에서 제안한 CNN을 통한 학습 방식과 더불어 3개의 Pre-trained된 CNN 모델을 (InceptionV3, Densnet, Resnet-50) 사용하여 전이학습을 진행한다. 전이학습 시에는 마지막 분류 레이어층에서 본 논문에서 선택한 데이터셋에 대해서만 학습하도록 파인튜닝하였다. 결과적으로 가공된 악성코드 데이터를 적용하여 9개의 악성코드 패밀리로 분류하고 예측 정확도를 측정해 비교 분석한다.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.40 no.3
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• pp.99-118
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• 2023

The objective of this study is to identify performance factors in the automatic classification of records by utilizing metadata that contains the contextual information of records. For this study, we collected 97,064 records of original textual information from Korean central administrative agencies in 2022. Various classification algorithms, data selection methods, and feature extraction techniques are applied and compared with the intent to discern the optimal performance-inducing technique. The study results demonstrated that among classification algorithms, Random Forest displayed higher performance, and among feature extraction techniques, the TF method proved to be the most effective. The minimum data quantity of unit tasks had a minimal influence on performance, and the addition of features positively affected performance, while their removal had a discernible negative impact.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.217-220
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• 2004

클래스정보에 대한 속성의 추출 및 분류에서 주로 추출된 클래스의 정보가 단지 원시코드의 코멘트에서 추출되었기 때문에 클래스에 대한 정확한 기능 및 용도에 대한 Document가 부족하여 실제로 이용자가 최적의 부분을 추출하기가 어려웠다. 이러한 것들을 향상시키기 위하여 본 연구에서는 객체에 대한 클래스뿐만 아니라 패턴모델의 설계에서도 객체지향모델링 방법을 이용하여 메타모델과 메타데이터를 설계하였다. 그리고 XMI 메타모델로 정의된 디자인패턴의 세부적인 클래스의 메타데이터의 생성에 중점을 두었으며, 마크업언어로 XML-스키마 형식을 이용하여 심플타입(simple type)과 콤플렉스타입(complex type)으로 분류하였다. 그 결과 메타데이터 엘리먼트 단위영역별로 마크업언어를 생성하여 소프트웨어 설계에서 효과적인 재사용을 할 수 있었다.

• Digital Contents
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• no.9 s.64
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• pp.63-69
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• 1998

메타데이터는 일반적으로 데이터에 관한 데이터로서 자원의 속성을 기술하는 데이터를 의미한다. 표제, 저자, 주제명 분류 기호 등이 포함되는 기존 도서관의 목록 레코드, 초록, 색인에 의해 생성된 데이터베이스 레코드는 이러한 의미에서 메타데이터라고 할 수 있다.